## Implementasi Fuzzy Inference System (FIS) Tipe Mamdani dan Sugeno Untuk
Prakiraan Cuaca Menggunakan Matlab
Implementation of Mamdani and Sugeno Type Fuzzy Inference System (FIS) for Weather Forecasting Using Matlab
Nurkholis Makhfudz 1 , Eka Susilowati 2 & Riski Aspriyani 3
123 Universitas Nahdlatul Ulama Al Ghazali Cilacap
1 nurkholisfudz21@gmail.com 1, eka250@gmail.com 2, rizky.asp@gmail.com 3 Corresponding author: nurkholisfudz21@gmail.com
History:
Abstrak. Prakiraan cuaca merupakan salah satu kajian yang sangat menarik untuk dilakukan. Data mengenai  cuaca  juga  sangat  dibutuhkan  di  berbagai  bidang  kehidupan,  sehingga  membuat penulis  tertantang  untuk  meneliti  metode  yang  paling  akurat  dalam  memprakirakan  cuaca.  Salah satu teknik pemodelan prakiraan cuaca adalah Fuzzy Inference System (FIS), dan metode FIS ini merupakan  metode  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi..  Metode  FIS  terbagi  menjadi tiga tipe yaitu Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto. Selain Teknik pemodelan, dalam memprakirakan cuaca  juga  harus  memperhatikan  beberapa  fenomena    yang  berpengaruh  terhadap  cuaca,  baik skala  global,  skala  regional,  atau  skala  lokal  untuk  parameter  inputnya.  Pada  penelitian  ini  akan meneliti metode yang paling akurat antara metode FIS tipe Mamdani dan Sugeno dengan bantuan aplikasi  MATLAB.  Data  diperoleh  dari  pihak  BMKG  Cilacap  dan  dari  situs  penyedia  informasi parameter.  Pada  penelitian  sebelumnya,  parameter  yang  digunakan  5  saja,  Sehingga  data  yang digunakan  ada  6  sebagai  parameter  inputnya  yaitu  Enso,  DMI,  MJO,  SST,  Tekanan,  dan Kelembaban  yang  diambil  dari  bulan  Juli  2021  sampai  Juli  2022.  Dengan  menggunakan  metode dan  parameter  input  tersebut  diperoleh  hasil  bahwa  prakiraan  cuaca  dengan  metode  FIS  tipe Mamdani  studi  kasus  BMKG  Cilacap  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  80,87.  Sedangkan  untuk metode FIS tipe Sugeno menghasilkan tingkat akurasi sebesar 65,31%. Sehingga metode terbaik dalam memprakirakan cuaca studi kasus BMKG Cilacap adalah metode FIS tipe Mamdani
Kata kunci: Prakiraan Cuaca, Mamdani, Sugeno, Matlab.
Abstract.    Weather  forecasting  is  one  of  the  most  interesting  studies  to  do.  Weather  data  is  also needed in various fields of life, thus making it challenging for writers to research the most accurate method of forecasting the weather. One of the weather forecasting modeling techniques is the Fuzzy Inference System (FIS), and this FIS method is a method that produces a high level of accuracy.the FIS method is the method that produces a higher level of accuracy. The FIS method is divided into three types, namely Mamdani, Sugeno, and Tsukamoto. In addition to modeling techniques, weather forecasting must also pay attention to several phenomena that affect the weather, either on a global scale, regional scale, or local scale for the input parameters. In this study, the most accurate method between  the  Mamdani  and  Sugeno  FIS  methods  will  be  studied  with  the  help  of  the  MATLAB application.. The data was obtained from the Cilacap BMKG and the parameter information provider site.  There  are  6  data  used  as  input  parameters,  namely  Enso,  DMI,  MJO,  SST,  Pressure,  and Humidity  taken  from  July  2021  to  July  2022.  By  using  these  methods  and  input  parameters,  the result is that the weather forecast using the FIS method, the Mamdani type, is a case study. BMKG Cilacap  has  an  accuracy  rate  of  80,87.  Meanwhile,  the  Sugeno-type  FIS  method  produces  an accuracy  rate  of  65,31%.  So  the  best  method  for  forecasting  the  weather  for  the  Cilacap  BMKG case study is the Mamdani FIS method..
Keywords: Weather Forecast, mamdani, Sugeno, Matlab

## 1 Pendahuluan
Informasi mengenai kondisi cuaca sangatlah penting diketahui lebih awal. Penelitian yang mengkaitkan  dengan  cara  memperkirakan  cuaca  dapat  dilakukan  dengan  fuzzy  logic[1].  Fuzzy logic sekarang banyak dikembangkan dalam segala bidang. Fuzzy logic seringkali menjadi pilihan
terbaik  karena  mempunyai  beberapa  kelebihan,  antara  lain  dapat  menjembatani  bahasa  manusia yang  cenderung  tidak  presisi  dengan  bahasa  mesin  yang  cenderung  presisi,  karena  fuzzy  logic dibangun  berdasarkan  pada  bahasa  manusia.  Penggunaan  fuzzy  logic  lebih  mudah  dengan adanya  bahasa  pemrograman  Matlab,  yang  dapat  mensimulasikan  suatu  sistem  fuzzy,  dengan hasil analisis dapat berupa sinyal grafik pada fitur scope [2]
Metode  dalam  prakiraan  cuaca  sangat  beragam  tergantung  pada  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  lamapau  dan  kekinian,  diantaranya  adalah  Teknik  numerik  [3].  Teknik  pemodelan prakiraan cuaca antara lain adalah multiple regression dan fuzzy inference system (FIS) yang telah banyak digunakan dalam berberapa penelitian, dan dalam beberapa penelitian tersebut model FIS menghasilkan  presentase  keakuratan  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  regresi  [4].  Model  FIS sendiri terbagi menjadi tiga tipe yaitu tipe Mamdani, tipe Sugeno dan tipe Tsukamoto [5].
Beberapa  penelitian  yang  telah  mengkaji  permasalahan  menggunakan  metode  FIS, diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6]  yang  meganalisis  perbandingan  teknik  Fuzzy Tsukamoto, Mamdani, serta Sugeno sebagai pengambilan keputusan penentuan jumlah distribusi raskin yang dimana hasil dari penelitian tersebut menunjukan bahwa teknik Fuzzy Sugeno adalah yang terbaik dari ketiga teknik fuzzy tersebut., juga melakukan penelitian mengenai perbandingan logika  Fuzzy  Tsukamoto,  Mamdani,  serta  Sugeno  untuk  memperkirakan  jumlah  pendaftaran mahasiswa  baru  Fakultas  Sains  Teknologi,  dimana  hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan bahwa  metode  Fuzzy  Mamdani  paling  efektif  dari  ketiga  metode  tersebut.  [7]  yang  menunjukkan hasil bahwa Logika Fuzzy dengan metode Sugeno sangat baik digunakan dalam peramalan cuaca. Logia  fuzzy  tipe  Mamdani  sangat  baik  dipakai  sebagai  prakiraan  cuaca  karena  akurasinya  diatas 60%.    Metode  fuzzy  sugeno  memiliki  kemampuan  peramalan  paling  baik  dibandingkan  yang  lain dengan nilai MAPE sebesar 10,634%.
Selain  pemilihan  metode  yang  tepat,  dalam  menentukan  kondisi  cuaca  pemilihan parameter yang digunakan juga sangat berpengaruh terhadap 3 keakuratan hasil prediksi. Dalam memprakirakan cuaca juga harus memperhatikan beberapa fenomena yang berpengaruh terhadap cuaca,  baik  skala  global,  skala  regional,  atau  skala  lokal.  Parameter  yang  bisa  digunakan  dalam memprediksi  cuaca  sangat  banyak,  semakin  banyak  parameter  yang  digunakan  maka  semakin akurat  hasil  prakiraannya.  Seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Harmoko  &  Az,  2012) mengenai  prototipe  model  prediksi  peluang  kejadian  hujan  menggunakan  metode  fuzzy  logic  tipe mamdani  dan  sugeno,  dimana  dalam  penelitian  tersebut  menggunakan  5  parameter  input  dari  3 skala yaitu skala global, regional dan lokal untuk memprakirakan cuaca.
Selanjutnya,  pemilihan  metode  yang  tepat,  dalam  menentukan  kondisi  cuaca  pemilihan parameter  yang  digunakan  juga  sangat  berpengaruh  terhadap  keakuratan  hasil  prediksi.  Dalam memprakirakan  cuaca  juga  harus  memperhatikan  beberapa  fenomena    yang  berpengaruh terhadap cuaca, baik skala global, skala regional, atau skala lokal. Berdasarkan pengamatan dan studi  literatur,  penulis  memutuskan  untuk  meneliti  metode  FIS  tipe  mamdani  dan  sugeno  untuk melakukan prakiraan cuaca  studi kasus BMKG Cilacap dengan mengambil 6 parameter input dari 3 skala yaitu skala global, skala regional, dan skala lokal.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  model  prakiraan  cuaca  dengan  metode Fuzzy Inference System (FIS) Tipe Mamdani dan Sugeni studi kasus BMKG Cilacap, untuk melihat prototipe  dari  model  prakiraan  cuaca  metode Fuzzy  Inference  System (FIS)  Tipe  Mamdani  dan Sugeno dan untuk melihat prakiraan cuaca harian dengan menggunakan metode Fuzzy Inference System (FIS) Tipe Mamdani dan Sugeno serta tingkat akurasinya.

## 2 Kajian Pustaka
Cuaca  merupakan  suatu  keadaan  atmosfir  yang  terjadi  di  tempat  tertentu  pada  waktu tertentu atau pada waktu yang cukup singkat. Cuaca dan iklim merupakan dua kondisi yang hampir sama,  hanya  berbeda  dalam  kurun  waktunya.  Iklim  merupakan  keadaan  atmosfir  dalam  wilayah yang luas dan jangka waktu yang sangat Panjang yaitu kurang lebih 30 tahun [8] berbeda dengan cuaca yang ditunjukan pada wilayah yang sempit dan kurun waktu yang cukup singkat. Cuaca itu terbentuk  dari  gabungan  unsur  cuaca  dan  jangka  waktu  cuaca  bisa  hanya  beberapa  jam  saja. Sedangkan  iklim  terbentuk  karena  adanya  revolusi  dan  rotasi  bumi  sehingga  terjadi  pergeseran semu  harian  matahari  dan  tahunan,  serta  karena  adanya  perbedaan  lintang  geografi  dan
lingkungan  fisis.  Perbedaan  ini  menyebabkan  timbulnya  penyerapan  panas  matahari  oleh  bumi sehingga besar pengaruhnya terhadap kehidupan dibumi.
Peramalan  (forecasting)  merupakan  penggunaan  data  untuk  menguraikan  kejadian  yang akan dating dalam menentukan sasaran yang dikehendaki, sedangkan prediksi (prediction) adalah estimasi sasaran yang akan datang dengan tingkat kemungkinan terjadi besar dapat diterima [9]
Klasifikasi  peramalan  berdasarkan  pendekatan  umum,  yaitu  Peramalan  Kualitatif,  yang merupakan peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Kemudian Peramalan Kuantitatif,  yaitu  peramalan  yang  didasarkan  atas  data  kuantitatif  pada  masa  lalu.  Berdasarkan penggambaran  umum,  peramalan  yang  akan  saya  lakukan  adalah  peramalan  kuantitatif,  karena data yang akan saya gunakan dalam penelitian ini merupakan data kuantitatif pada masa lalu.
Permasalahan yang dihadapi dalam prakiraan cuaca antara lain kondisi atmosfer berubah- ubah  tidak  stabil,  terjadinya  fenomena  atmosfer,  kesalahan  pengukuran,  data  yang  terlalu  besar, dan  pemahaman  yang  kurang  mengenai  prakiraan  cuaca.  Data  mengenai  cuaca  tersedia  secara open akses sehingga memudahkan untuk mencari metode terbaik dalam prakiraan cuaca. Metode dalam prakiraan cuaca sangat beragam tergantung pada ilmu pengetahuan dan teknologi lamapau dan kekinian, diantaranya adalah Teknik numerik.[3]
Wilayah  tropis  dikenal  sebagai  wilayah  dengan  kondisi  atmosfir  yang  relative  homogen. Walaupun  homogen,  tetapi  terdapat  beberapa  perbedaan  dalam  beberapa  hal,  misalnya  daerah paling  basah  maupun  daerah  paling  kering.  Hal  tersebut  terjadi  karena  ada  factor-faktor  yang mempengaruhi  cuaca,  sehingga  dalam  melihat  cuaca  di  Indonesia  harus  memperhatikan  skala meteorologi yang terjadi.
Skala  meteorologi  yang  mempengaruhi  cuaca  antara  lain  :  skala  global  yaitu  fenomena ENSO  ( El-Nino  Southern  Oscillation )    dan  DMI  ( Dipole  Mode  Index ),  Skala  Regional  yaitu  SST ( Sea  Surface  Temperature  ) dan  fenomena  MJO  ( Madden  Julian  Oscillation ),  serta  skala  local yaitu kelembapan udara (RH) dan Tekanan Udara.
Enso merupakan  singkata dari El Nino Southern Oscillation . Fenomena ENSO terdiri dari tiga  fase  yaitu  El  Nino,  La  Nina  dan  Netral.  ENSO  sendiri  merupakan  fenomena  alam  berupa fluktuasi  suatu  suhu  muka  laut  disekitar  bagian  tengah  dan  timur  ekuator  Samudera  Pasifik  yang berinteraksi  dengan  perubahan  kondisi  atmosfer  diatasnya.  Fluktuasi  suhu  muka  laut  tersebut kemudian  akan  menghasilkan  episode  El  Nino,  La  Nina  dan  fase  Netral  yang  berevolusi  secara bergantian.  Untuk  mengetahui  fenomena  ENSO  digunakan  beberapa  indeks,  yaitu  ONI  (Oceanic Nino  Index)  dan  SOI  (Southern  Oscilation  Index).  ONI  didasarkan  pada  Suhu  Permukaan  laut (SPL)  dari  rata-rata  di  wilayah  Nino  3.4,  dan  merupakan  ukuran  utama  untuk  memantau,  menilai dan  memprediksi  ENSO. Sedangkan  penentuan indeks SOI didasarkan pada  perbedaan  tekanan udara permukaan laut antara Tahiti dan Darwin.
Dipole Mode adalah sebutan popular dari Indian Ocean Dipole . Dipole mode disingkat DM merupakan fenomena yang mirip dengan ENSO tetapi terjadi di Samudera Hindia. Peristiwa dipole mode  ditandai  adanya  perbedaan  anomali  suhu  permukaan  laut  (SPL)  antara  Samudera  Hindia tropis bagian barat (50 oE – 70 oE, 10 oS – 10 oN) dengan Samudera Hindia tropis bagian timur (90  oE  –  110  oE,  10  oS  –  ekuator).  Para  ahli  meteorologi  berpendapat  bahwa  fenomena  dipole mode merupakan hasil atau model interaksi antara atmosfer dan laut. Dipole mode dibagi menjadi menjadi  DM(+)  dan  DM  (-).  DM(+):anomali  SPL  Samudera  Hindia  tropis  bagian  barat  lebih  besar daripada  di  bagian  timurnya  akibatnya  terjadi  peningkatan  curah  hujan  dari  normalnya  di  pantai timur  Afrika  dan  Samudera  Hindia  bagian  barat  sedangkan  di  Benua  Maritim  Indonesia  (BMI) mengalami  penurunan  curah  hujan  dari  normalnya  yang  menyebabkan  kekeringan.  DM(- ):Fenomena yang berlawanan dengan kondisi DM(+)  .
Madden  Julian  Oscillation  merupakan  elemen  variabilitas  intramusiman  terbesar  (30 hingga 90 hari) pada kondisi atmosfer tropis. MJO diketahui pada tahun 1971 oleh Roland Madden dan  Paul  Julian  dari  American  National  Center  for  Atmospheric  Research  (NCAR).  Osilasi  ini merupakan  gabungan  sirkulasi  atmosfer  dengan  skala  besar  antara  sirkulasi  atmosfer  dan konveksi  dalam  pada  iklim  tropis.  Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  MJO  adalah  dengan menganalisa  fasenya  menggunakan  Diagram  Hovmoller,  pada  umumnya  siklus  MJO  di  bagi menjadi 8 fase yakni : (1) Fase 1 di Afrika; (2) Fase 2 di Samudera Hindia bagian barat; (3) Fase 3 di  Samudera  Hindia  bagian  timur;  (4)  Fase  4  di  Benua  Maritim  Indonesia;  (5)  Fase  5  di  Benua Maritim Indonesia; (6) Fase 6 di Kawasan Pasifik Barat; (7) Fase 7 di Pasifik Tengah; (8) Fase 8 di daerah  belahan  bumi  bagian  barat  dan  Afrika.  Pada  fase  3,4,dan  5  mengindikasi  adanya  potensi konvektif  dalam  skala  besar  di  wilayah  Indonesia,  sehingga  dapat  berkontribusi  cukup  signifikan terhadap  pembentukan  awan  dan  hujan,  terutama  jika  didukung  dengan  nilai  intensitasnya  yang cukup tinggi. Fase  3  dan 4 menunjukkan signifikansi fenomena MJO  di wilayah Indonesia bagian
barat  dan  tengah,  sedangkan  fase  5  menunjukkan  signifikansi  MJO  di  wilayah  Indonesia  bagian timur.
Sea  Surface  Temperature  disingkat  SST  adalah  suhu  perairan  yang  memiliki  jarak  dekat dengan  permukaan  lautan.  Arti  dari  permukaan  bisa  berbeda,  disesuaikan  dengan  metode pengukuran,  tetapi  ada  di  antaranya  1  milimeter    dan  20  meter  di  bawah  permukaan  laut.  Sea Surface  Temperature  merupakan  salah  satu  parameter  oseanografi  yang  penting.  Sebaran  SST dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  indikator  penting  terjadinya  upwelling  yaitu  penaikan  massa air laut dari suatu  lapisan  dalam ke  lapisan  permukaan sehingga suhu permukaan  laut diperairan tersebut  lebih  dingin  dibandingkan  sekitarnya.    Tingginya  nilat  SST  di  perairan  Indonesia disebabkan  oleh  posisi  geografi  Indonesia  yang  terletak  di  wilayah  ekuator  yang  merupakan daerah penerima panas matahari terbanyak.
Tekanan Udara ialah tekanan yang diberikan udara setiap satu satuan luas dalam bidang datar  permukaan  bumi  sampai  batas  atmosfer.  Tekanan  udara  dibatasi  oleh  ruang  dan  waktu, dalam waktu dan tempat yang berbeda maka tekanannya berbeda pula. Tekanan udara (atmosfer) merupakan salah satu parameter yang diamati oleh observer (pengamat cuaca) ketika melakukan pengamatan  udara  permukaan  atau  synoptic  observation  dan  juga  merupakan  salah  satu  unsur cuaca terpenting yang dibutuhkan dalam memprediksi cuaca.
Kelembaban  udara  adalah  kandungan  uap  air  yang  ada  di  dalam  udara.  Jumlah  uap  air yang ada dalam udara ini sebenarnya hanya sebagian kecil dari seluruh atmosfer. Kira-kira sekitar 2 persen dari jumlah massa. Akan tetapi, uap air tersebut merupakan salah satu komponen udara yang  sangat  penting,  ditinjau  dari  segi  cuaca  dan  iklim.  Uap  air  dalam  atmosfer  bisa  berubah bentuk  menjadi  cair  atau  padat,  yang  pada  akhirnya  bisa  jatuh  ke  bumi  atau  kita  kenal  sebagai hujan.
Logika fuzzy diperkenalkan pertama kali pada tahun 1965 oleh Prof Lutfi A. Zadeh seorang peneliti  di  Universitas  California  di  Barkley  dalam  bidang  ilmu  komputer.  Professor  Zadeh beranggapan  logika  benar  salah  tidak  dapat  mewakili  setiap  pemikiran  manusia,  kemudian dikembangkanlah  logika  fuzzy  yang  dapat  mempresentasikan  setiap  keadaan  atau  mewakili pemikiran  manusia.  Perbedaan  antara  logika  tegasdan  logika  fuzzy  terletak  pada  keanggotaan elemen dalam suatu himpunan. Jika dalam logika tegas suatu elemen mempunyai dua pilihan yaitu terdapat dalam himpunan atau bernilai 1 yang berarti benar dan tidak pada himpunan atau bernilai 0 yang berarti salah. Sedangkan dalam logika fuzzy, keanggotaan elemen berada di interval [0,1].
Metode  Mamdani  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Ibrahim  Mamdani  pada  tahun  1975. Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  sederhana  dan  paling  sering  digunakan  untuk penelitian  dibandingkan  metode  yang  lain.  Input  dan  output  pada  metode  mamdani  berupa himpunan fuzzy Metode Mamdani menggunakan fungsi implikasi min dan agregasi max sehingga metode  Mamdani  juga  disebut  dengan  metode MIN-MAX ( min-max  inferencing ).  Untuk mendapatkan  output,  dalam  metode  mamdani  terdapat  4  tahapan  yaitu  fuzzifikasi,  pembentukan aturan dasar, komposisi aturan, dan defuzzifikasi.
Berbeda  dengan  metode  Mamdani,  metode  Sugeno  juga  menggunakan  himpunan  fuzzy pada  inputnya.  Akan  tetapi,  output  yang  digunakan  pada  metode  Sugeno  adalah  konstanta  atau persamaan linier. Metode ini pertama kali dikenalkan oleh Takagi- Sugeno Kang pada tahun 1985. Jika pada metode Mamdani proses defuzzifikasi menggunakan agregasi daerah kurva, maka pada metode  Sugeno  agregasi  berupa  singleton-singleton.  Sama  halnya  dengan  metode  mamdani, metode Sugeno juga  terdapat 4 tahapan untuk memperoleh output yaitu fuzzifikasi, pembentukan aturan dasar, komposisi aturan, dan defuzzifikasi.
Tahap pengujian dilakukan untuk menguji apakah diagnosis yang dilakukan sudah sesuai atau  belum.  Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dengan  menghitung  keakurasian sistem.  Keakurasian  sistem  didapat  dari  perbandingan  antara  hasil  jumlah  data  yang  sesuai dengan  kenyataan  dengan  jumlah  seluruh  data.  Secara  matematis  dapat  dinyatakan  dengan formula [10].
Akurasi = (1)
Kesalahan  pada  sistem  didapat  berdasarkan  data  masukan.  Besar  kesalahan  dapat diketahui dengan cara:
ℎ =  100%  − ! (2)
Sistem fuzzy dengan tingkat keakurasian yang tinggi dianggap mampu mewakili diagnosis suatu permasalahan. Dalam hal ini, Kesamaan output model pada penelitian dengan pengamatan cuaca yang dilakukan oleh observer.

## 3 Metode
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  di  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika (BMKG) Cilacap mengenai prakiraan cuaca adalah penelitian aplikatif. Dimana penelitian aplikatif  merupakan  jenis  penelitian  yang  hasilnya  bisa  secara  langsung  diaplikasikan  untuk memecahkan permasalahan yang dihadapi. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi literatur dan  deskriptif.  Studi  literatur  dilakukan  dengan  mengumpulkan  semua  informasi  yang  diperlukan dalam  menyelesaikan  penelitian.  Sedangkan  pendekatan  deskriptif  kuantitatif    dilakukan  dengan menganalisa  dan  menyusun  data  yang  diperlukan  dalam  menyelesaikan  penelitian.  Pada Penelitian ini, metode yang diuji adalah metode Fuzzy Inference System (FIS) Tipe Mamdani dan Tipe Sugeno[6].
Penelitian ini menggunakan data sekunder, data sekunder merupakan data yang diperoleh dari  buku-buku,  hasil  penelitian,  jurnal-jurnal  ataupun  sarana-sarana  lainnya  yang  biasa  diambil dari  instansi  terkait.  Metode  yang  dilakukan  dalam  penelitian  kali  ini  termasuk  dalam  metode observasi yaitu dengan mengunduh dari situs penyedia informasi data parameter yang digunakan dan dari BMKG Cilacap. Jenis data yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah data kuantitatif untuk variabel input yaitu ENSO, DMI, MJO, SST, Tekanan, dan Kelembaban (RH).
Tempat  penelitian  dilaksanakan  di  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) Cilacap  yang  berlokasi  di  di  Jl.  Gatot  Subroto  No.  20,  Tambaksari,  Sidanegara,  Cilacap  Tengah, Kabupaten  Cilacap,  Jawa  Tengah  53272  atau  berada  di  Balai  Besar  Wilayah  II.Penilitian dilaksanakan dari bulan Desember 2021 – September 2022.
Dalam  pembuatan  laporan  ini,  pengumpulan  data  merupakan  salah  satu  hal  yang  harus dilakukan  guna  mencapai  tujuan  penulisan.  Metode  yang  dilakukan  dalam  penelitian  kali  ini termasuk  dalam  metode  observasi  yaitu  dengan  mengunduh  dari  situs  penyedia  informasi  data parameter yang digunakan dan dari BMKG Cilacap, yaitu :
1.  Data Enso
Diunduh dari http://www.cpc.ncep.noaa.gov , berupa data bulanan.
2.  Data DMI
Diunduh dari http://www.bmkg.go.id , berupa data bulanan.
3.  Data MJO
Diunduh dari http://www.cpc.ncep.noaa.gov , berupa data harian.
4.  Data SST
Diunduh dari http://www.cpc.ncep.noaa.gov berupa data mingguan.
5.  Data Tekanan Udara
Didapat  dari  data  synop  yang  tersedia  di  Stasiun  Meteorologi  Kelas  III  Tunggul  Wulung Cilacap, berupa data harian.
6.  Data RH
Didapat  dari  data  synop  yang  tersedia  di  Stasiun  Meteorologi  Kelas  III  Tunggul  Wulung Cilacap, berupa data harian.
Penelitian kali ini, data yang digunakan adalah data dalam kurun waktu  enam bulan yaitu dari bulan Juli 2021 sampai dengan Juni 2022.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam penelitian kali ini ada 6 variabel input yang akan dimodelkan untuk prakiraan cuaca menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) tipe Mamdani dan Sugeno yaitu:
1.  ENSO ( El Nino Southern Oscillation ) terdiri dari tiga himpunan fuzzy , yaitu El Nino, Netral, dan La Nina
2.  DMI ( Dipole Mode Index ) terdiri dari tiga himpunan fuzzy , yaitu DM+, Normal, dan DM- 3.  MJO ( Maden Julian Oscillation ) terdiri dari tiga himpunan fuzzy , yaitu Lemah, Sedang, dan Kuat.
4.  SST ( Sea Surface Temperature ) terdiri dari tiga himpunan fuzzy , yaitu Dingin, Sedang, dan Hangat.
5.  Tekanan Udara terdiri dari tiga himpunan fuzzy , yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi.
6.  RH terdiri dari tiga himpunan fuzzy , yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi.
Sedangkan  variable  output    berupa  cuaca  terdiri  dari  4  himpunan  fuzzy,  yaitu  Cerah  – Berawan, Berawan – Hujan Ringan, Hujan Ringan – Hujan Sedang, Hujan Sedang – Hujan Lebat. Range  dan  krtiteria  dari  setiap  parameter  input  dan  output  diambil  berdasarkan  penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh (Harmoko & Az, 2012).
Tabel 2. Himpunan Fuzzy Variabel Input dan Output Fungsi Parameter Kategori Range Kriteria Input S k a la G lo b a l ENSO El Nino ((-3) – (+3)) >+0.5
Netral -0.5 s.d +0.5 La Nina <-0.5 DMI DM+
(-2 – (2))
>+0.4 Normal -0.4 s.d +0.4
DM- <-0.4
S k a la R e g io n a l MJO Lemah (1-8) Fase 1,2,6,7,8
Sedang Fase 3 dan 5 Kuat Fase 4 SST
Dingin
(15 – 35 ) <26 Sedang 26 s.d 28 Hangat >28
S k a la L o k a l TEKANAN Rendah (998 – 1016) <1007
Sedang 1006 s.d 1009 Tinggi >1008 RH
Rendah
(0-100) <60% Sedang 60% s.d 80% Tinggi >80%
Output Cuaca Cerah - Berawan
(0-10)
(0-2.6)
Berawan  -  Hujan Ringan (2.4-5.1) Hujan  Ringan  - Hujan Sedang (4.9-7.6) Hujan  Sedang  - Hujan Lebat (7.4-10)
Pengolahan  data  akan  dilakukan  menggunakan software Matlab  R2020a  dengan  tools fuzzy  logic  designer .  Dengan  adanya  fasilitas toolbox  fuzzy  logic yang  berguna  dalam  membuat
sistem berbasis logika fuzzy yang memuat aturan-aturan berdasarkan keinginan pengguna. Berikut ini  merupakan  langkah  dalam  membuat  program  FIS  tipe  Mamdani pada  Software MATLAB R2020a:
1.  Mengetikan Fuzzy pada command  window, setelah  menekan  enter  akan  muncul tampilan jendela FIS tipe Mamdani
2.  Menambahkan  jumlah  input  parameter  yang  diinginkan  yaitu  ENSO,  DMI,  MJO,  SST, Tekanan  Udara,  dan  RH  serta  output  yaitu  Cuaca  pada  FIS  Editor.  Kemudian menentukan  metode Defuzzifikasi dan Implikasi yang  akan  digunakan,    pada  tipe Mamdani  menggunakanan  metode centroid untuk Defuzzifikasi serta min untuk Implikasinya . 3. Fuzzifikasi  yaitu  menentukan  Fungsi  Keanggotaan  setiap  variabel  input  yang  telah ditentukan yaitu ENSO, DMI, MJO, SST, Tekanan, dan RH serta variable output yaitu Cuaca.
Setiap  variabel  input  kecuali  MJO  mempunyai  tiga  kategori,  masing-masing  kategori menjadi  sebuah membership  function yang  mempunyai  tipe  yang  sama  yaitu  trapmf (Trapesium). Range dan kriteria yang digunakan setiap variabel berbeda, disesuaikan dengan  Tabel  2.  Untuk  variable  input  MJO  mempunyai  tiga  kategori  juga,  masing- masing  kategori  menjadi membership  function yang  mempunyai  tipe  berbeda.  Untuk kategori  I  menggunakan zmf, untuk  kategori  II  menggunakan gaussmf, dan  untuk kategori  III  menggunakan smf .  Variabel  output  Cuaca  memiliki  empat  kategori,  yaitu Cerah  –  Berawan,  Berawan  –  Hujan  Ringan,  Hujan  Ringan  –  Hujan  Sedang,  dan Hujan  Sedang  –  Hujan  Lebat.  Untuk  Metode  Mamdani  masing-masing  kategori menjadi  sebuah  membership  function  (MF)  yang  mempunyai  tipe  sama  yaitu  trimf (Segitiga) dengan range 0-10.
4.  Pembentukan  Aturan  Dasar  ( Rule  Base )  dengan Rule  Editor Metode  Mamdani  dan Sugeno Pada Software MATLAB 2020R.
Penggunaan  enam  variabel  input  dengan  masing-masing  variabel  mempunyai  tiga  MF, menggunakan formula # dimana nilai n = 3 dan i = 6, sehingga 3 % = 729 kombinasi.  Maka akan dibuat rule sebanyak 729 buah dengan algoritma sebagai berikut :
01.  If  (ENSO  is  La  Nina)  and  (DM  is  DM-)  and  (MJO  is  Kuat)  and  (SST  is  Hangat)  and (TEKANAN is Rendah) and (RH is Tinggi) then (Cuaca is Hujan Lebat)
02.  If  (ENSO  is  La  Nina)  and  (DM  is  DM-)  and  (MJO  is  Kuat)  and  (SST  is  Hangat)  and (TEKANAN is Rendah) and (RH is Sedang) then (Cuaca is Hujan Lebat)
03.  If  (ENSO  is  La  Nina)  and  (DM  is  DM-)  and  (MJO  is  Kuat)  and  (SST  is  Hangat)  and (TEKANAN is Rendah) and (RH is Rendah) then (Cuaca is Hujan Lebat) …. …. …. 727.  If (ENSO is El Nino) and (DM is DM+) and (MJO is Lemah) and (SST is Dingin) and (TEKANAN is Tinggi) and (RH is Tinggi) then (Cuaca is Berawan)
728.  If (ENSO is El Nino) and (DM is DM+) and (MJO is Lemah) and (SST is Dingin) and (TEKANAN is Tinggi) and (RH is sedang) then (Cuaca is Berawan)
729.  If (ENSO is El Nino) and (DM is DM+) and (MJO is Lemah) and (SST is Dingin) and (TEKANAN is Tinggi) and (RH is Rendah) then (Cuaca is Berawan)
Secara lengkap, seluruh algoritma dibuat dalam Rule Editor dengan menggunakan operand and dalam menentukan nilai prediksi.
Algoritma yang dibuat dalam rule editor bisa di visualisasikan dengan menggunakan Rule Viewer, dimana dengan mengubah nilai-nilai variabel input akan memperoleh nilai variabel output.
Gambar 9. Rule Viewer Pada Software Matlab R2020a
Selain  bisa  divisualisasikan  dengan  menggunakan Rule  Viewer ,  algoritma  yang  sudah dibuat  dalam Rule  Editor juga  bisa  divisualisasikan  dengan  menggunakan Surface  Viewer . Sehingga  dapat  diketahui  tampilan  dari  hasil  pemetaan  semua  variabel  input  ke  variabel output .
Berikut  ini  merupakan  langkah  dalam  membuat  program  FIS  tipe  Sugeno pada  Software MATLAB R2020a:
1.  Mengetikan Fuzzy pada command window, setelah itu tekan enter akan muncul tampilan jendela  FIS  Editor  dengan  tipe  mamdani  seperti  pada  Gambar  4.2.  Untuk  memunculkan tampilan jendela FIS Editor dengan tipe sugeno tekan file – New FIS – Sugeno .
2.  Menambahkan  jumlah  input  parameter  yang  diinginkan  yaitu  ENSO,  DMI,  MJO,  SST, Tekanan Udara, dan RH serta output yaitu Cuaca pada FIS Editor. Pada Tipe Sugeno juga menambahkan  parameter  input  dan  output  yang  diinginkan,  yang  membedakan  hanya pada proses defuzzifikasinya yaitu menggunakan metode wheighted Average.
3.  Fuzzifikasi
Tahap  Fuzzifikasi  pada  metode  Sugeno  sama  dengan  tahap  fuzzifikasi  Mamdani. Perbedaannya  hanya  terletak  pada  variable  outputnya,  dimana  variable output untuk metode Sugeno masing-masing kategori menjadi sebuah membership function (MF) yang mempunyai tipe constant .
4.  Pembentukan  Aturan  Dasar  ( Rule  Base )  dengan Rule  Editor Metode  Sugeno  Pada Software MATLAB 2020R.
Sama  dengan  metode  Sugeno  yang  menggunaan  enam  variabel  input  dengan  masing- masing variabel mempunyai tiga MF, menggunakan formula # dimana nilai n = 3 dan i = 6, sehingga 3 % = 729 kombinasi. Maka akan dibuat rule sebanyak 729 buah. Secara lengkap, seluruh  algoritma  dibuat  dalam  Rule  Editor  dengan  menggunakan operand and dalam menentukan nilai prediksi seperti pada Gambar 8. Algoritma yang dibuat dalam rule editor bisa di visualisasikan dengan menggunakan Rule Viewer , dimana dengan mengubah nilai-nilai variabel input akan memperoleh nilai variabel output seperti pada Gambar 9.
Selain  bisa  divisualisasikan  dengan  menggunakan Rule  Viewer ,  algoritma  yang  sudah dibuat dalam Rule Editor juga bisa divisualisasikan dengan menggunakan Surface Viewer . Sehingga  dapat  diketahui  tampilan  dari  hasil  pemetaan  semua  variabel  input  ke  variabel output seperti pada Gambar 10
Tahap  selanjutnya  adalah  mengintegrasikan  FIS-file  mamdani  dan  sugeno  ke  dalam sebuah Graphic  User  Interface untuk  memudahkan  bagi  pengguna.  Matlab  menyediakan fasilitas  dalam  membuat Graphic  User  Interface (GUI).  Tujuan  dari  pembuatan  GUI  adalah
untuk  memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  prakiraan  cuaca  dengan  menentukan parameter input yang diinginkan. Dengan menggunakan Aplikasi GUI umumnya  lebih  mudah dioperasikan karena  orang   yang   menjalankannya tidak  perlu  mengetahui  perintah yang ada dan bagaimana kerjanya.
Gambar 12. Prototype Prakiraan Cuaca Metode Mamdani dan Sugeno
Tahap  selanjutnta  adalah  memasukan  variable  input  ke  dalam  prototype  yang  sudah dibuat dari bulan Juli 2021 – Juni 2022.

## Gambar 13. Contoh Hasil Prortotype Prakiraan Cuaca Metode Mamdani dan Sugeno
Setelah semua data variable input selam enam bulan telah dimasukan ke dalam program prakiraan  cuaca  dan  didapatkan  hasil  prakiraan  cuaca  selama  satu  tahun.  Setelah  itu  dilakukan analisis hasil data pengujian prakiraan cuaca dengan data aktual cuaca yang terjadi di Kabupaten Cilacap selama kurun satu tahun (Juli 2021 – Juni 2022).
Berdasarkan  hasil  pengujian  umlah  keseluruhan  data  adalah  sebanyak  366  data,  untuk tipe Mamdani memiliki 296 data benar dan untuk tipe Sugeno memiliki 239 data benar. Nilai rata- rata  akurasi  dalam  kurun  waktu  1  tahun  (Juli  2021  –  Juni  2022)  untuk  tipe  Mamdani    sebesar 80,87%  dengan  kesalahan    19,13%,  sedangkan  untuk  tipe  Sugeno  sebesar  65,31%  dengan kesalahan 34,69%.
Jika  dibandingkan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Harmoko  &  Az,  2012)  yang menggunakan  5  parameter  input  dari  3  skala  ,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  memiliki kelebihan,  baik  itu  tipe  Mamdani  maupun  tipe  Sugeno.  Dimana  dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan,  prakiraan  cuaca  dengan  metode  FIS  tipe  Mamdani  dan  tipe  Sugeno  menggunakan  6 parameter dari 3 sakala mempunyai tingkat akurasi lebih besar yaitu 80,87% untuk tipe Mamdani dan 65,31% untuk tipe Sugeno, sedangkan penelitian yang dilakukan oleh (Harmoko & Az, 2012) mempunyai tingkat akurasi 80,32% untuk tipe Mamdani dan 45,67% untuk tipe Sugeno. Berikut ini rangkuman  hasil  pengujian  prakiraan  cuaca  dengan  metode  FIS  tipe  Mamdani  dan  Sugeno  yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Rangkuaman Hasil Pengujan Prakiraan Cuaca Metode FIS
Tahun Bulan Prakiraan Cuaca Mamdani Sugeno Data Benar Data Salah Akurasi Data benar Data Salah Akurasi 2021 Juli 23 8 74,19% 15 16 48,39% Agustus 25 6 80,65% 28 3 90,31% September 25 5 83,32% 16 14 53,32% Oktober 28 3 90,31% 24 7 77,42% November 24 6 80% 20 10 66,67% Desember 26 5 83,87% 22 9 70,97% 2022 Januari 29 2 93,55% 25 6 80,65% Februari 23 5 82,14% 18 10 64,29% Maret 22 9 70,97% 18 13 58,06% April 23 7 76,67% 20 10 66,67% Mei 25 6 90,32% 10 21 32,36% Juni 22 8 73,32% 23 7 76,67% Jumlah 296 70 80,67% 239 127 65,51%
Berikutnya diberikan rangkuman hasil pengujian prakiraan cuacanya:
Gambar 16. Rangkuman Hasil Pengujian Prakiraan Cuaca
Gambar 17. Prosentase Akurasi Prakiraan Cuaca Metode Mamdani dan Sugeno

## 5 Kesimpulan
Penerapan  Metode Fuzzy  Inference  System (FIS)  Tipe  Mamdani  dan  Sugeno  untuk  model prakiraan  cuaca  menggunakan software MATLAB  yaitu  dengan  menambahkan  semua  variabel input dan output pada FIS Editor – fuzzifikasi – pembentukan Rule Base.
Prototype  dari  Model    Prakiraan  Cuaca  ini  dirancang  menggunakan tools  Graphic  User Interface (GUI)  pada software MATLAB  dengan  mengintegrasikan  FIS-file  yang  telah  dibuat. Dengan  adanya  prototype  ini  sangat  memudahkan  bagi  penggunanya,  karena    untuk mengoperasikannya tidak perlu mengetahui perintah yang ada dan bagaimana cara kerjanya.
Prakiraan  cuaca  ini  dilakukan  dengan  memasukan  variabel  input  pada  kolom    yang  telah disediakan  (  Skala  Global,  Skala  Regional,  dan  Skala  Lokal),  kemudian  menekan  tombol  “Tipe Mamdani”  untuk  metode  FIS  tipe  Mamdani  dan  tombol  “Tipe  Sugeno”  untuk  metode  FIS  tipe Sugeno),  maka  akan  keluar  hasil  prakiraan  cuacanya.  Berdasarkan  hasil  pengujian  prakiraan cuaca  dengan  metode  FIS  tipe  Mamdani  dikatakan    handal,  karena  memiliki  tingkat  akurasi  lebih
Prakiraan Cuaca Mamdani Prakiraan Cuaca Sugeno 80,87% 65,31%
Prakiraan Cuaca Mamdani
Prakiraan Cuaca Sugeno
dari  70%  yaitu  80,87%.  Sedangkan  untuk  FIS  tipe  Sugeno  kurang  handal,  karena  tingkat akurasinya  kurang  dari  70%  yaitu  65,31%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  terbaik dalam memprakirakan cuaca dengan studi kasus di BMKG Cilacap adalah menggunakan metode Fuzzy Inference System (FIS) tipe Mamdani. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh penulis dengan  menggunakan  6  parameter  input  dari  3  skala  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Harmoko  dan  Az  pada  tahun 2012 yang menggunakan 5 parameter input dari 3 skala, baik itu tipe Mamdani atau tipe Sugeno.

## Referensi.
[1] A. C. Mutia, A. F. Sundoro, A. Yajiddin, M. Khoirullah, and Q. Aini, “REVIEW PENERAPAN FUZZY  LOGIC  SUGENO  DAN  MAMDANI  PADA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PRAKIRAAN  CUACA  DI  INDONESIA,”  in Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Indonesia , 2017, no. November.
[2] H.  D.  Putra,  M.  K.  Kelviandy,  and  B.  E.  Putera,  “Penerapan  Kontrol  Fuzzy  Logic  Berbasis Matlab Pada Perangkat Mesin Cuci,” J. Multinetics , vol. 4, no. 2, pp. 7–14, 2018.
[3] T. Jung and M. Matsueda, “Verification of global numerical weather forecasting systems in polar regions using TIGGE data,” Q. J.  R.  Meteorelogical Soc. ,  no. January, pp.  574–582, 2016, doi: 10.1002/qj.2437.
[4] I. W. Harmoko and N. Az, “Prototipe Model Prediksi Peluang Kejadian Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Logic Tipe Mamdani dan Sugeno,” TICOM , vol. 1, no. 1, pp. 59–69, 2012.
[5] A.  Hadinegoro,  “FUZZY  MAMDANI  DAN  FUZZY  TSUKAMOTO  UNTUK  KESESUAIAN PREDIKSI  PEMBERIAN  KELAYAKAN  PINJAMAN  (  STUDI  KASUS :  SENTRA  GADAI  ) Abstraksi  Metode  Fuzzy  Mamdani  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,” Inf.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2, 2020.
[6] S. Widaningsih, “Analisis  Perbandingan  Metode Fuzzy Tsukamoto ,  Mamdani dan Sugeno dalam  Pengambilan  Keputusan  Penentuan  Jumlah  Distribusi  Raskin  di  Bulog  Sub  .  Divisi Regional ( Divre ) Cianjur,” J. Inform. dan Manaj. , vol. 11, no. 1, pp. 51–65, 2017.
[7] E. S. Puspita and L. Yulianti, “PERANCANGAN SISTEM PERAMALAN CUACA BERBASIS LOGIKA FUZZY,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 1, 2016.
[8] J.  Riadi,  “APLIKASI  JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  MULTI  LAYER  PERCEPTRON  PADA APLIKASI PRAKIRAAN CUACA,” J. Poros Tek. , no. 1, 2009.
[9] K. Z. Anggriana, “Analisis  perencanaan dan pengendalian persediaan busbar berdasarkan sistem mrp (material requirement planning) di pt. tis,” J. Pasti , vol. IX, no. 3, pp.  320–337, 2015.
[10] L.  S.  Amijaya,  A.  Ramdani,  and  I.  W.  Merta,  “Effect  of  Guided  Inquiry  Learning  Model Towards  Student  Learning  Outcomes  and  Critical  Thinking  Ability,” J.  Pijar  MIPA ,  vol.  13, no. 2, pp. 94–99, 2018, doi: 10.29303/jpm.v13.i2.468.
[11] W.  Kusumaningsih,  Darhim,  T.  Herman,  and  Turmudi,  “Improvement  algebraic  thinking ability  using  multiple  representation  strategy  on  realistic  mathematics  education,” J.  Math. Educ. , vol. 9, no. 2, pp. 281–290, 2018, doi: 10.22342/jme.9.2.5404.281-290.